Modelado de datos
Un modelado de datos es una técnica que permite organizar y estructurar los datos de su organización con la finalidad de diseñar, construir y poder implementar un sistema de información que permitirá resolver una funcionalidad específica o apoyar a una función de un área, complejidad empresarial o a uno o varios procesos de negocio.
Un modelado de datos permite generar, a través de las distintas herramientas existentes, la documentación técnicas o especificaciones de la o las soluciones a ser modificadas y/o implementadas en los distintos motores de datos disponibles: a saber, de archivos múltiples, relacionales, columnares, de cluster, u otras herramientas de tratamiento de la información. Adicionalmente un modelado de datos adecuado apoya y permite más fácilmente la gobernabilidad de datos de la empresa y la obtención de las soluciones de Dataminig, Datawarehouse o Data Lake de la empresa.
Si no realiza un modelado correcto de los datos significará un alto riesgo de sistemas con alto nivel de acoplamiento y una débil o inexistente integración en su inter-operabilidad. El éxito en un mundo competitivo y cambiante está en la flexibilidad y calidad con que se desarrollan los sistemas y se organizan los datos.
Los gastos operacionales, los índices de rentabilidad, los márgenes y en general los indicadores de gestión, se forman en los procesos y en los datos con que la organización se alimenta. Datos definidos claramente, sin duplicaciones, con dueños específicos y administrados eficientemente en plataformas de sistemas con modelos de datos robustos y modernos, deberán traducirse en resultados favorables, por cuanto la ejecución de las labores de las personas y la obtención de los indicadores, en última instancia, se mediatizan en los procesos y datos organizacionales.
Beneficios:
- Permite distinguir cual es la información importante contenida en los datos, la información que da sentido y coherencia a las aplicaciones. Los datos contribuyen de forma sustancial al proceso de conformación de la información que facilita el desarrollo de la empresa.
- Resuelve la necesidad de claridad para organizaciones complejas al permitir un “Enterprise data model”, el cual contiene los patrones de datos, el uso potencial de los datos y las definiciones de cohesión y acoplamientos entre sistemas o clases de datos e información.
- Permite disminuir los gastos y obtener mayor rendimiento de las inversiones realizadas en tecnologías de la información.
- Permite Consolidar las infraestructuras de los sistemas de información.
- Genera la documentación y estandarización de los procesos realizados sobre los datos.
- Permite la preservación del conocimiento y la memoria corporativa de los datos como activo de la empresa.
- Registrar los requerimientos de datos para un proceso de negocio y la fundamentación de uso, creación respaldo y otras acciones a realizar sobre los datos.
- Define las decisiones y reglas de negocio que se resuelven a nivel de los datos. Pese a que no es posible predecir cada necesidad de diseño de antemano, merece la pena hacer el esfuerzo de entender los datos y su uso.
- Permite Comprender la naturaleza de los datos con los que se va a trabajar. Lo que evita lanzarse a la codificación sin una base estructurada.
- Evita que el modelado de datos se lleve a cabo de forma simultánea con el desarrollo de software. Habitualmente este tipo de construcción de software genera problemas en integración y cohesión de sistemas.
- Ayuda a los desarrolladores a comprender la importancia de los datos y su contribución al proceso de desarrollo. Vivimos en la era de la información. Las aplicaciones muestran y manipulan datos y es precisamente la información contenida en los datos lo que da sentido a la aplicación.
Productos o entregables:
- Obtención del modelo relacional corporativo y funcional para identificar proyectos de BD Relacionales, Columnares, multi-nodales, Clúster o no relacionales:(PostgreSQL, Riak, HBASE, MongoDB, Redis, otras).
- Modelo de datos conceptual normalizado a tercera o quinta forma normal.
- Obtención de fronteras de cohesión y acoplamientos requeridos.
- Modelo de Clases de datos y su fundamentación en el negocio.
- Obtención de los sistemas o arquitectura técnica requerida.
- Obtención del diccionario de datos y metadatos.
- Especificación de sistemas de información.
- Especificación de políticas, normas y procedimientos para la administración y gobernabilidad de los datos.